<i>Oryza glumaepatula</i>: A wild relative to improve drought tolerance in cultivated rice
Notice bibliographique
Résumé
Developing drought-resistant rice (Oryza sativa, L.) is essential for improving field productivity, especially in rain-fed areas affected by climate change. Wild relatives of rice are potential sources for drought-resistant traits. Therefore, we compared root growth and drought response among 22 wild Oryza species, from which Oryza glumaepatula was selected as a promising source for further exploration. A geographically diverse panel of 69 O. glumaepatula accessions was then screened for drought stress-related traits, and 6 of these accessions showed lower shoot dry weight (SDW) reduction, greater percentage of deep roots, and lower stomatal density (STO) under drought than the drought tolerant O. sativa variety, Sahbhagi dhan. Based on whole-genome resequencing of all 69 O. glumaepatula accessions and variant calling to a high-quality O. glumaepatula reference genome, we detected multiple genomic loci colocating for SDW, root dry weight at 30 to 45 cm depth, and STO in consecutive drought trials. Geo-referencing indicated that the potential drought donors originated in flood-prone locations, corroborating previous hypotheses about the coexistence of flood and drought tolerance within individual Oryza genomes. These findings present potential donor accessions, traits, and genomic loci from an AA genome wild relative of rice that, together with the recently developed reference genome, may be useful for further introgression of drought tolerance into the O. sativa backgrounds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».